基于粒子群优化算法的永磁电机热网络参数识别

• 作者: 师蔚 阳喜成
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁电机 热网络 粒子群优化算法 温度识别
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 测试技术与测控系统
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: TM351
• 字数: 3922字
• 语种: 中文

摘要

监测永磁电机的永磁体温度对于保证电机的使用寿命至关重要,因为过高的温度会产生永磁体不可逆失磁现象.提出了一种基于粒子群优化算法的永磁电机热网络参数识别方法,实现用热网络监测永磁体的温度.该方法首先建立永磁电机的热网络模型,利用粒子群优化算法结合电机温升试验所得温度数据对热网络模型的主要热力参数进行识别;然后利用该热网络模型进行在线温度识别,识别过程能够快速收敛,具备良好的辨识精度;最后,通过对比仿真识别温度和电机温升试验数据,验证了该方法的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	师蔚	上海工程技术大学城市轨道交通学院	58	175	9.0	11.0
2	阳喜成	上海工程技术大学城市轨道交通学院	2	0	0.0	0.0